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    基于AHP方法的戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)三維偽裝效果評(píng)估

    2023-02-11 03:53:38呂城龍鄭自強(qiáng)
    兵器裝備工程學(xué)報(bào) 2023年1期
    關(guān)鍵詞:戰(zhàn)場(chǎng)權(quán)重矩陣

    呂城龍,李 凌,鄭自強(qiáng)

    (1.陸軍工程大學(xué) 研究生院,南京 210007;2.陸軍工程大學(xué) 野戰(zhàn)工程學(xué)院,南京 210007)

    1 引言

    戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)的偽裝效果直接關(guān)系到其在戰(zhàn)斗中的生存概率,偽裝效果評(píng)估是有效檢驗(yàn)偽裝效果的一種有效方式[1]?,F(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中,無(wú)人機(jī)在偵察、打擊等任務(wù)中發(fā)揮的作用越來(lái)越凸顯[2],因此,建立一種基于無(wú)人機(jī)偵察視角的戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)偽裝評(píng)估方法很有必要。運(yùn)用無(wú)人機(jī)傾斜攝影三維建模技術(shù)[3],將被檢測(cè)對(duì)象數(shù)字化、三維化,生成戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)偽裝環(huán)境的三維成像效果[4],能夠有效模擬偵察無(wú)人機(jī)對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)的偵察場(chǎng)景。

    現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)外有大量對(duì)無(wú)人機(jī)傾斜攝影三維建模技術(shù)和偽裝效果評(píng)估技術(shù)的研究。Che Defu等[5]提出了一種無(wú)需人機(jī)交互的自動(dòng)實(shí)現(xiàn)單個(gè)三維建筑模型的新方法;Jason S.Augustyn等[6]提出了利用VR技術(shù)輔助偽裝評(píng)估的方法。在三維偽裝效果評(píng)估方面,任光闊[7]運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理技術(shù),設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一套面向空中偵察的偽裝效果可視與評(píng)估方案;涂建剛[8]提出了一種利用無(wú)人機(jī)航拍,生成高空光學(xué)偵察圖像的等效檢測(cè)方法。但在如何客觀綜合評(píng)估戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)的三維偽裝效果這一方面的研究還不夠完善。

    為了有效評(píng)估戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)偽裝效果,本文中從目標(biāo)與背景圖像的特征指標(biāo)相似度入手[9],運(yùn)用系統(tǒng)評(píng)價(jià)方法手段[10],建立單視角、多視角兩級(jí)目標(biāo)偽裝評(píng)估模型,并以無(wú)人機(jī)對(duì)偽裝后的步戰(zhàn)車進(jìn)行航線偵察為例,對(duì)模型的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。

    2 基于AHP單視角目標(biāo)偽裝評(píng)估模型

    假設(shè)偵察無(wú)人機(jī)在一次戰(zhàn)場(chǎng)偵察任務(wù)中,對(duì)某一戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)隨機(jī)拍攝了m張照片(Z1,Z2,…,Zn),在評(píng)估偽裝效果時(shí)共選取n個(gè)指標(biāo)(q1,q2,…,qn)。

    2.1 單視角目標(biāo)偽裝評(píng)估指標(biāo)相似度矩陣

    (1)

    (2)

    2.2 單視角目標(biāo)偽裝相似度評(píng)估

    2.2.1單視角指標(biāo)權(quán)重關(guān)系矩陣

    依據(jù)層次分析法[11-12],指標(biāo)兩兩比較,形成的指標(biāo)重要性關(guān)系矩陣A如式(3)所示。

    (3)

    指標(biāo)兩兩比較時(shí)的重要性等級(jí)及賦值如表1所示。

    表1 指標(biāo)兩兩比較時(shí)的重要性等級(jí)及賦值

    2.2.2矩陣一致性判斷

    定義一致性指標(biāo)CI,表示如式(4)所示:

    (4)

    其中: λmax為正互反矩陣A的最大特征根。

    定義隨機(jī)一致性指標(biāo)RI。樣本容量為1000的3~9階隨機(jī)矩陣的RI值如表2所示。

    表2 矩陣階數(shù)為3~9的RI值

    判斷一致性比率CR如式(5)所示:

    (5)

    若CR<0.1,檢驗(yàn)通過(guò),說(shuō)明判斷矩陣有效;否則需對(duì)判斷矩陣進(jìn)行調(diào)整后再進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。

    2.2.3指標(biāo)權(quán)重向量求解

    利用和法求解,對(duì)A的各行元素求和后歸一化,公式如式(6)所示:

    (6)

    利用和積法求解,首先對(duì)A的每一行進(jìn)行歸一化,再按行相加求和歸一化,公式如式(7)(8)所示:

    (7)

    (8)

    利用方根法求解,對(duì)A的各行元素求幾何平均后歸一化,公式如式(9)所示:

    (9)

    以上式(6)(7)(8)(9)中,i, j=1,2,…,n。

    2.2.4單視角目標(biāo)偽裝相似度

    通過(guò)以上方法求解,可得權(quán)重向量矩陣W如式(10)所示:

    W=(w1,w2,…,wn)T

    (10)

    則第i張照片中目標(biāo)與背景的相似度YZ如式(11)所示:

    YZ=YkW

    (11)

    3 基于AHP多視角目標(biāo)偽裝評(píng)估模型

    3.1 基于航跡的目標(biāo)發(fā)現(xiàn)概率模型

    (12)

    (13)

    (14)

    (15)

    式(15)中:ε、ρ均為調(diào)整系數(shù)。

    3.2 多視角目標(biāo)相似度權(quán)重

    令不同照片之間相似度的權(quán)重矩陣V如式(16)所示:

    V=(v1,v2,…,vn)T

    (16)

    對(duì)于目標(biāo)發(fā)現(xiàn)概率較大的照片,在評(píng)估其相似度時(shí)賦予較大權(quán)重,反之,賦予較小權(quán)重,能夠更好地描述目標(biāo)綜合相似度,由此可以分析出,vi與Pi為正相關(guān)關(guān)系。

    令vi=ηPi,為常數(shù),可得:

    (17)

    本文中假定vi與Pi的一次方成正比,據(jù)此可求得不同照片的權(quán)重vi如式(18)所示:

    (18)

    (19)

    3.3 多視角目標(biāo)偽裝綜合相似度

    最終可得該戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)在此條航線偵察時(shí)多視角的綜合相似度YM如式(20)所示:

    (20)

    該評(píng)估模型總的思路流程如圖1所示。

    圖1 評(píng)估模型流程圖

    4 戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)三維偽裝評(píng)估案例

    某一偵察無(wú)人機(jī)在某一地域沿航線飛行執(zhí)行目標(biāo)偵察任務(wù)時(shí),對(duì)某3個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)(目標(biāo)3是由目標(biāo)1、2組成一個(gè)集群目標(biāo))共拍攝了6張航空照片,如圖2所示。評(píng)估目標(biāo)與背景相似度時(shí)共選取了亮度差、平均輻射亮度差、紋理對(duì)比度、平滑度、熵、紋理角二階矩、紋理相關(guān)性、余弦相似度等8個(gè)評(píng)估指標(biāo)[14-15]。多位專家對(duì)8個(gè)指標(biāo)兩兩之間重要程度的判斷矩陣如式(21)所示。經(jīng)提取計(jì)算,3個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)相對(duì)于背景的各指標(biāo)絕對(duì)相似度如表3~表5所示。6張照片拍攝時(shí)飛機(jī)與目標(biāo)的相對(duì)位置關(guān)系如表6所示。

    表3 目標(biāo)1絕對(duì)相似度參數(shù)表

    表4 目標(biāo)2絕對(duì)相似度參數(shù)表

    表5 目標(biāo)3絕對(duì)相似度參數(shù)表

    表6 無(wú)人機(jī)相對(duì)于目標(biāo)的位置關(guān)系

    圖2 無(wú)人機(jī)拍攝戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)影像圖

    (21)

    第一步,對(duì)式(21)進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。首先求得判斷矩陣的最大特征根,λmax=8.056 5,代入式(4),得CI=0.008 1;查表2,得到RI=1.41,代入式(5),得CI=005 7<0.1。此評(píng)估矩陣有效。

    第二步,求單視角相似度。對(duì)式(21)求解,得到指標(biāo)權(quán)重矩陣W。和法得到的解為W=(0.339 3,0.190 2,0.121 7,0.056 5,0.067 2,0.046 9,0.121 7,0.056 5)T;和積法得到的解為W=(0.344 8,0.193 4,0.117 4,0.057 9,0.065 0,0.046 1,0.117 4,0.057 9)T;方根法得到的解為W=(0.384 6,0.197 8,0.111 9,0.0498,0.056 5,0.037 7,0.111 9,0.049 8)T。根據(jù)式(11),求得單視角相似度。本文中選用方根法所得解,可得目標(biāo)1的單視角相似度為(0.945 3,0.951 7,0.956 2,0.956 2,0.905 7,0.886 0);目標(biāo)2的單視角相似度為(0.911 3,0.913 1,0.926 0,0.921 2,0.952 2,0.936 9);目標(biāo)3的單視角相似度為(0.936 7,0.965 7,0.958 6,0.966 2,0.971 8,0.951 0)。

    第三步,求多視角綜合相似度。根據(jù)式(19)求得系數(shù)ρ=1 363,根據(jù)式(18)求得多視角目標(biāo)相似度權(quán)重矩陣,V=(0.109 0,0.152 8,0.206 6,0.265 1,0.144 3,0.122 1)T。根據(jù)式(20),求得目標(biāo)1、2、3的綜合相似度分別為0.938 5,0.926 3,0.960 3。由此可知,偽裝效果從好到差依次為目標(biāo)3、目標(biāo)1、目標(biāo)2。

    5 結(jié)論

    戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)偽裝效果評(píng)估是提高我軍戰(zhàn)場(chǎng)生存能力的重要保障,本文中提出了基于AHP的戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)三維偽裝效果評(píng)估方法,較好地解決了偽裝效果評(píng)估視角單一、主觀性過(guò)強(qiáng)等問(wèn)題。文章基于無(wú)人機(jī)傾斜攝影技術(shù)進(jìn)行偽裝場(chǎng)景三維建模,構(gòu)建了更加立體逼真的偽裝效果評(píng)估環(huán)境,這一多視角方法提供了更加豐富有效的評(píng)估信息;構(gòu)建AHP模型對(duì)單視角條件下偽裝效果進(jìn)行評(píng)估,同時(shí)結(jié)合航跡發(fā)現(xiàn)概率進(jìn)行相似度客觀賦權(quán),實(shí)現(xiàn)了多視角條件下AHP相似度綜合評(píng)估。試驗(yàn)表明,本文中多視角評(píng)估方法合理有效,能夠多角度、連續(xù)客觀地實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)偽裝效果綜合評(píng)估。該方法還可進(jìn)一步推廣至戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境紅外、雷達(dá)偽裝效果評(píng)估問(wèn)題。

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